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改进PSO的SVM回归模型及在气温预测中的应用

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兰州市气温是一个非平稳序列,具有典型噪声大、不稳定的特征,气温变化越大,越不稳定.为了能够提高支持向量机在气温预测中的预测精度、强化泛化能力和降低参数选择的灵敏度.本文提出了改进的粒子群算法(improved particle swarm optimization,IPSO)优化支持向量机(support vector machine,SVM)的气温预测模型.首先在粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)中引入了自适应惯性权重以提高PSO算法的全局寻优能力和局部开发能力,其次利用改进的IPSO算法优化SVM的惩罚因子和核函数参数,将优化后的模型(IPSO-SVM)应用于气温预测中.以兰州地面观测站点实际数据作为样本数据,运用Matlab实验工具进行训练和预测,实验结果表明,本文IPSO-SVM模型相比于BP,SVM,GRID-SVM,GWO-SVM,ABC-SVM,ACO-SVM模型具有更强的泛化能力,更好的拟合度,可以更加准确地预测气温的变化,进一步验证了该模型在气温预测方面的可行性.
Improved PSO SVM Regression Model and Its Application in Temperature Prediction

particle swarm optimization(PSO)support vector machine(SVM)temperatureoptimizationprediction

刘洋、张鸿、徐娟、任余龙、唐建新

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甘肃省气象信息与技术装备保障中心,兰州730020

中国气象局兰州干旱气象研究所甘肃省防灾减灾重点实验室,兰州730020

兰州理工大学计算机与通信学院,兰州730050

粒子群算法 支持向量机 气温 优化 预测

国家自然科学基金国家电网公司总部科技项目202甘肃省气象信息与技术装备保障中心科技创新基金

62162040SGHE000KXJS1700074202201

2023

10.15888/j.cnki.csa.009225

计算机系统应用
中国科学院软件研究所

计算机系统应用

CSTPCD
影响因子：0.449
ISSN：1003-3254
年,卷(期)：2023.32(9)
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